Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses/les données d'une enquête auprès des fonctionnaires sur la participation et l'engagement du public. Nous allons approfondir des méthodes intelligentes et concrètes pour extraire des insights à l'aide de l'IA, que vous ayez recueilli des centaines de réponses ouvertes, traité des chiffres ou les deux.
Choisir les bons outils pour l'analyse
La manière dont vous analysez les réponses à l'enquête dépend beaucoup du type de données que vous avez collectées. Pour les enquêtes auprès des fonctionnaires sur la participation et l'engagement du public, vous vous retrouvez souvent avec un mélange de données quantitatives et qualitatives, chacune nécessitant le bon outil.
Données quantitatives : Les chiffres, cases à cocher ou échelles de notation (« À quel point êtes-vous satisfait sur une échelle de 1 à 5 ? ») sont faciles à additionner ou à compter. Vous pouvez utiliser des tableurs classiques comme Excel ou Google Sheets pour cela. Filtrez, additionnez et faites des graphiques - pas de problème.
Données qualitatives : C'est ici que ça devient plus délicat. Si vous avez demandé des retours ouverts ou inclus des questions de suivi, vous avez probablement une pile de texte. Passer au crible chaque réponse manuellement est accablant. C'est ici que l'IA intervient : elle peut traiter de grands volumes de données qualitatives, extraire des motifs, coder des réponses et résumer des idées récurrentes avec une précision incroyable. Des outils alimentés par l'IA comme Specific peuvent fournir des insights qu'il ne serait pas pratique de découvrir à la main, tandis que des plateformes comme ChatGPT permettent des requêtes et interprétations instantanées avec de gros volumes de texte. Utiliser l'IA, en particulier pour l'analyse des enquêtes auprès des fonctionnaires, est de plus en plus courant - et pour de bonnes raisons. [1]
Il y a deux approches pour les outils lorsque l'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller + chat IA : Une option consiste à exporter toutes vos réponses, les coller dans ChatGPT et discuter de vos données. Vous pouvez demander des thèmes principaux, des sentiments ou des idées - c'est puissant - mais il y a des inconvénients.
Pas très pratique : Manipuler les réponses exportées de cette façon mène à des maux de tête de gestion de contexte : longueur de message limitée, pas de moyen réaliste de filtrer les réponses et difficulté à garder le contexte si vous voulez « découper » les données pour différentes questions d'enquête ou équipes. Pour une analyse en profondeur, c'est un peu maladroit - mais cela fonctionne pour des tâches simples.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les données d'enquête : Specific est conçu exactement pour ce flux de travail. Il collecte les réponses conversationnelles de l'enquête (y compris les suivis), puis résume instantanément les résultats et identifie les thèmes récurrents, les points de douleur et les forces. Lors de la collecte des données, il pose dynamiquement des questions de suivi, ce qui améliore de manière spectaculaire la qualité des données. Non seulement vous obtenez des données robustes, mais vous n'avez pas besoin de gérer plusieurs outils ou de vous soucier de perdre la nuance.
Insights exploitables alimentés par l'IA : Le moteur d'IA de Specific trouve automatiquement les idées les plus mentionnées, crée des résumés par question (même pour les questions NPS ou de choix avec suivis) et vous permet de discuter avec l'IA de ce que vous voulez - tout comme vous le feriez avec ChatGPT, mais en contexte. Il vous donne également le contrôle sur quelles données l'IA « voit », de sorte que vous pouvez filtrer les résultats ou vous concentrer sur des segments spécifiques sans préparation manuelle. Si vous avez besoin de détails, apprenez comment fonctionne l'analyse des réponses aux enquêtes par l'IA dans Specific.
Aucune feuille de calcul ou codage manuel requis : La friction est éliminée. Pour tout, d'une vérification rapide sur les thèmes à des plongées profondes dans des groupes de répondants spécifiques, cela simplifie tout le processus.
Cette approche hybride — utilisant l'IA pour faire le travail fastidieux mais laissant les humains aux commandes quand cela est nécessaire — garde votre travail précis et pertinent. N'oubliez pas que l'IA vous aide à trouver, trier et résumer, mais votre expertise est toujours nécessaire pour un véritable sens, surtout sur des sujets sensibles ou complexes. [2]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur la participation et l'engagement public des fonctionnaires
Le développement de prompts est l'ingrédient secret pour faire fonctionner efficacement les outils d'IA avec votre enquête auprès des fonctionnaires sur la participation et l'engagement public. Des prompts bien formulés vous donnent les insights spécifiques que vous souhaitez. Voici comment je l'aborderais, avec des exemples :
Prompt pour idées principales : Utilisez ceci pour extraire instantanément les principaux thèmes de grands ensembles de données. Specific l'utilise comme base, mais cela fonctionne également bien dans ChatGPT ou des outils similaires :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez des nombres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte idée principale :** texte explicatif
2. **Texte idée principale :** texte explicatif
3. **Texte idée principale :** texte explicatif
L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous lui donnez du contexte. Ajoutez des détails sur le public, les objectifs ou les situations de votre enquête au prompt pour des résultats plus précis :
Analysez les réponses des fonctionnaires sur la participation et l'engagement public, en vous concentrant sur l'enthousiasme pour les initiatives participatives, les obstacles communs notés et les suggestions exploitables. Mettez en évidence les modèles clés dans la manière dont les différentes régions ou types d'agences répondent, si possible.
Ensuite, pour approfondir les découvertes, utilisez des prompts comme : "Dites-moi en plus sur XYZ (idée principale)". Par exemple : « Dites-moi en plus sur les obstacles à l'engagement numérique » ou « Quelles politiques spécifiques les fonctionnaires suggèrent-ils pour favoriser la participation publique ? »
Prompt pour sujet spécifique : Vérifiez si certains problèmes ont été abordés.
Quelqu'un a-t-il parlé de défis budgétaires ? Inclure des citations.
Prompt pour personas : Pour identifier différents types de répondants parmi les fonctionnaires :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour points de douleur et défis : Repérer les obstacles à la participation :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chaque point et notez les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Prompt pour motivations et moteurs : Comprendre pourquoi les répondants se soucient (ou non) :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui issues des données.
Prompt pour suggestions et idées : Recueillir les propositions d'amélioration directement des employés :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent.
Prompt pour besoins non satisfaits et opportunités : Trouver ce qui manque dans les efforts d'engagement :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tous les besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Pour plus d'inspiration, consultez notre guide des meilleures questions pour une enquête auprès des fonctionnaires sur la participation du public ou essayez un ensemble de questions prêt à l'emploi dans notre générateur d'enquêtes AI.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Specific n'est pas seulement sur l'automatisation de tout - il s'agit de donner du sens à vos données, question par question. Voici comment il gère les données qualitatives :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé généré par l'IA de toutes les réponses. Si vous ou la logique de l'enquête avez ajouté des suivis pour explorer plus en profondeur, ceux-ci sont également résumés, vous voyez donc quelles nuances comptent le plus pour votre audience de fonctionnaires.
Choix multiples avec suivis : Pour chaque choix de réponse, il y a un résumé séparé des questions de suivi pour vous aider à voir quels thèmes ou explications sont le plus étroitement associés à chaque chemin emprunté par les répondants. Cette segmentation aide à identifier les moteurs et les freins de l'engagement.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque segment de NPS (détracteur, passif, promoteur) obtient son propre résumé qualitatif basé sur les réponses de suivi. C'est le meilleur moyen de connecter des expériences ou commentaires spécifiques avec des signaux de fidélité et d'engagement de vos répondants fonctionnaires.
Vous pouvez également faire cela avec ChatGPT, en filtrant et en regroupant vos réponses exportées manuellement. Mais avec Specific, cela se fait automatiquement - et vous pouvez toujours converser avec l'IA pour approfondir ou clarifier les découvertes. Si vous voulez voir de véritables exemples de collecte de données de suivi, consultez comment les questions de suivi automatiques AI fonctionnent.
Résoudre le défi des limites de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Un problème pratique : de grandes enquêtes peuvent dépasser la « fenêtre de contexte » des modèles d'IA, ce qui signifie que toutes les réponses ne peuvent pas être chargées et analysées en même temps. Voici comment résoudre cela (et comment Specific le simplifie automatiquement) :
Filtrage : Utilisez des filtres pour concentrer l'IA sur les conversations ou répondants qui ont répondu à certaines questions sélectionnées ou choisi certaines options. Cela permet de réduire la taille de l'entrée et de se concentrer sur ce qui importe.
Rogner : Sélectionnez les questions les plus importantes que vous voulez que l'IA analyse - ignorez le reste pour une session spécifique. Rogner les questions est un moyen simple mais puissant de maximiser la valeur de votre « budget » de contexte.
La configuration d'analyse de Specific le gère par défaut, assurant que votre IA obtient les informations les plus utiles même si votre enquête auprès des fonctionnaires est vaste et détaillée. Si vous voulez concevoir votre enquête pour une analyse fluide par la suite, vous pouvez toujours éditer votre enquête en langage clair avec l'éditeur AI-powered de Specific avant de la lancer.
Cette réalité technique est une raison de plus pour laquelle il est intelligent de combiner l'analyse IA avec votre jugement - une approche hybride garantit que vous ne manquerez pas des motifs plus profonds cachés dans les données. [3]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des fonctionnaires
Lorsque qu'une équipe essaie d'analyser les réponses à une enquête sur la participation et l'engagement public des fonctionnaires, la collaboration peut facilement devenir confuse - surtout si les gens envoient des feuilles de calcul par e-mail, collent des réponses dans des chats de groupe ou partagent des tableaux de bord statiques qui ne capturent pas la nuance.
Chat IA pour tous : Dans Specific, l'analyse commence par une conversation - littéralement. N'importe qui dans l'équipe (de la recherche à la politique en passant par les opérations) peut démarrer une nouvelle conversation avec l'IA sur les réponses à l'enquête, en se concentrant sur leurs propres questions ou préoccupations. Chaque chat peut avoir ses propres filtres, contexte et même des prompts personnalisés, donc l'analyse est adaptée et flexible.
Chats multiples, multiples propriétaires : Chaque session de chat montre qui l'a démarrée, ce qui facilite l'attribution des insights, évite la duplication du travail, et montre quels thèmes ou découvertes sont venus de quels collègues. Cette clarté est particulièrement utile lors de projets inter-agences ou avec des équipes multidisciplinaires.
Attribution et transparence : Dans une analyse collaborative, il est important de voir qui a dit quoi. Dans le chat d'IA de Specific, chaque message est étiqueté avec l'avatar de l'expéditeur, ce qui rend la communication claire et les responsabilités évidentes. Cette visibilité simplifie beaucoup le suivi des progrès et le partage des résultats.
Aucun chaos de fichiers : Parce que les données de l'enquête, les insights IA, et les chats d'équipe résident tous ensemble, vous évitez le processus pénible d'exportation, de gestion des versions, et de re-téléchargement. Tout le monde est sur la même longueur d'onde - littéralement.
Vous voulez voir comment la création d'enquêtes pour les fonctionnaires et l'analyse collaborative fonctionnent en pratique ? Explorez notre guide détaillé pour créer ces enquêtes, ou essayez notre générateur d'enquêtes AI pour tout cas d'utilisation, y compris la recherche sur l'engagement des fonctionnaires.
Créez votre enquête auprès des fonctionnaires sur la participation et l'engagement du public maintenant
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